# Sen+MK计算 rast(tif.file) |> nlyr() -> times #用于时间序列MK趋势检验的时间跨度 print(times) fun_sen <- function(x){ if(length(na.omit(x))<19) return(c(NA, NA, NA)) MK_estimate = trend::sens.slope( ts(na.omit(x),start=2000,end = 2018,frequency=1) ) slope <- MK_e...
在后续代码计算结果中,slope.tif文件的解读如下:当slope大于0时,表示时间序列呈现上升趋势;当slope小于0时,表示时间序列呈现下降趋势。2. Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法,最初由Mann在1945年提出,后由Kendall和Sneyers进一步完善。这种方法不需要测量值服从正态分布,也不要求趋势是线性的,并且不受缺失值和异常...
该函数可以计算很多的指标,如trend,h,p,z,Tau,s,var_s,slope,intercept 这里做Sen+MK只需要保留trend,p,slope;trend:整体变化趋势,p代表显著性,slope表示增加/减少 完整代码请移步公粽号:俊哥的地理空间,我会分享个人在测绘地理信息方面的各种经验,软件操作步骤,常用代码等等! 终于出羊圈了,不过还有一点点咳嗽...
如果斜率数量是奇数,选取中间的值作为Sen's Slope;如果是偶数,则取中间两个斜率的平均值作为Sen's Slope。 Mann-Kendall趋势检验(MK) Mann-Kendall趋势检验是一种非参数统计检验方法,用于分析数据集中的趋势。该方法检验时间序列数据是否存在统计显著趋势,并确定这些趋势是递增还是递减。Mann-Kendall趋势检验主要步骤如下...
基于R语言的Sen-MK趋势检验 本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据,数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值,在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下: import ee import geemap geemap.set_proxy(port=7890)# 设置全局网络代理 Map = geemap.Map()...
基于R语言的NDVI的Sen-MK趋势检验 代码语言:javascript 代码运行次数:0 Cloud Studio代码运行 importeeimportgeemap geemap.set_proxy(port=7890)# 设置全局网络代理 Map=geemap.Map()# 指定艾比湖地区数据范围 region=ee.Geometry.BBox(82.433,44.367,84.5,45.267)defget_mean_ndvi(year):y1,y2=f'{year}-01-...
# 只有有值的区域才进行mk检验 c1 = np.isnan(array1) sum_array1 = np.sum(c1, axis=0) nan_positions = np.where(sum_array1 == num_images) positions = np.where(sum_array1 != num_images) # 输出总像元数量 print("all the pixel counts are {0}".format(len(positions[0]))) ...
遥感数据趋势分析中Sen+mk的具体应用是什么? 如何使用Python进行遥感数据的趋势分析? Sen+mk方法在遥感数据分析中的优势有哪些? 方法介绍 1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。
关于时间序列趋势分析方法,sen趋势分析和MK显著性检验以及MK突变检验, 视频播放量 2685、弹幕量 4、点赞数 65、投硬币枚数 28、收藏人数 155、转发人数 20, 视频作者 我不饿eeeeeeeee, 作者简介 一位半年搞定大论文的酷酷研究生学习Insar不久,有问题欢迎一起探讨合作qq,
遥感数据趋势分析Sen+mk 简介:Sen's Slope估计器和Mann-Kendall趋势检验的结合,为遥感数据的长期趋势分析提供了一个强大的工具。Sen's Slope对异常值不敏感,而Mann-Kendall则能确定趋势的显著性和方向。在遥感数据的处理和分析中,正确应用这两种方法能够有效地挖掘出数据背后的环境和气候变化信息,对于科学研究和决策...